简介:为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。
简介:摘要随着时代的变迁,人们的生活水平发生了变化,对某些层面的物质需求也进一步变化,而先进的技术也处于不断的更新与交替中。煤矿企业便是新时代兴起的一种效率高、服务大众、合理利用有限资源的企业类型。随着煤矿的发展越来越被重视,人们对有关煤矿方面有待进一步的研究,煤矿现状和发展成为了现代必不可少的研究课题。煤矿井下辅助运输对煤矿的发展起着很大的作用,可以说是制约一个煤矿企业发展至关重要的因素。而关于煤矿井下辅助运输这一方面,我们国家还存在着很多亟待解决的问题,比如我国煤矿井下辅助运输方式滞后,效率不高,前期设备经济投入较高,使用时存在潜在的安全隐患问题,而且有些设备操作复杂,操作难度高的设备对于操作人员要求比较高,因此符合要求的操作人员数量极少,企业也需要花费很多时间和物质去培训有关操作人员。这些存在于内部的问题至关重要,也是不容忽视的。本篇文章分为两个部分,首先谈论煤矿井下辅助运输的现状探讨,也就是现存在于我国有关煤矿方面亟待解决的问题,第二部分谈论煤矿井下辅助运输的展望和发展研究,重点是对第一部分存在的问题提出解决方案以及可操作的计划。这些话题的讨论与研究对煤矿井下辅助运输系统的发展与进步有着重要的实际意义。